Tensorflow, Pytorch GPU 설정

포스트 작성 이유

첫 번째 글에서 CUDA와 cuDNN을 설치했다.
CUDA 설정을 완료했기 때문에 pytorch를 로컬에서 사용할 수 있다.

import torch
torch.cuda.is_available()

이 코드의 실행 결과는 True가 나온다.

하지만 tensorflow에서 gpu를 사용하기 위해서는 다른 설정이 필요하다.

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

tensorflow-gpu를 설치하지 않은 상태에서는 위 코드의 실행 결과의 device type은 CPU만 존재하고 빈 list를 출력할 것이다.

0. Tensorflow와 호환되는 CUDA, cuDNN 버전 확인

tensorflow-gpu를 사용하기 위해서는 추가로 아래의 사이트에서 tensorflow-gpu 버전에 맞는 cuDNN과 CUDA를 설치해야 한다.
https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ko#gpu

지난 글에서 설치한 CUDA와 cuDNN 버전은 다음과 같다.

CUDA: 12.2
cuDNN: 8.9.2

tensorflow-gpu의 가장 최신 버전인 2.10.0을 사용하기 위해서는 다음과 같은 버전을 설치해야 한다.

CUDA: 11.2
cuDNN: 8.1

따라서 이전 글에서 설치한 CUDA와 cuDNN을 먼저 제거해야 한다.

• 윈도우 검색창에 프로그램 추가/제거에 들어가서 NVIDIA와 관련된 모든 프로그램들을 제거한다.
• 제거 후 tensorflow-gpu 2.10.0에 호환되는 버전을 이전 글에 나온 것처럼 설치한다.

1. 기존 Tensorflow와 관련된 모든 library 제거

cmd나 anaconda prompt에

conda list tensorflow

를 실행하면 다음과 같이 tensorflow와 연관된 패키지를 확인할 수 있다.

일단 기존의 패키지들이 존재한다면 아래의 명령으로 모두 제거한다.

pip uninstall tensorflow
pip uninstall tensorflow-estimator
pip uninstall tensorflow-gpu
pip uninstall tensorflow-intel
pip uninstall tensorflow-io-gcs-filesystem

2. Tensorflow 설치

다음과 같이 tensorflow를 설치한다.

pip install tensorflow==2.10.0
pip install tensorflow-gpu==2.10.0

3. Pytorch 설치

11.2 버전의 CUDA를 설치했으므로 이와 호환되는 pytorch를 설치해야 한다.

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
위의 사이트에서 ctrl+f 후 11.3을 찾는다.
11.2 버전의 CUDA를 설치했지만 CUDA 11.3과 호환이 된다.

이제 아래의 명령어를 입력하면 pytorch 설치가 완료된다.

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

4. 설치 확인

위의 사진처럼 출력되었다면 이제 모든 설정이 끝난다.